A. 서비스 계정을 사용하고 액세스할 수 있도록 웹 애플리케이션 특정 서비스 계정을 구성합니다.

B. 컴퓨팅 인스턴스에 연결된 네트워크 태그를 기반으로 방화벽 규칙을 사용합니다.

C. Cloud DNS를 사용하고 승인된 호스트 이름의 연결만 허용합니다.

D. 별도의 VPC를 사용하여 트래픽을 제한합니다.

A. 외부 소스에서 데이터를 검색하는 Dataflow 파이프라인을 만듭니다. 파이프라인의 일부로 Cloud DLP(Cloud Data Loss Prevention) API를 사용하여 모든 Pll 데이터를 제거하고 결과를 BigQuery에 저장합니다.

B. 외부 소스에서 데이터를 검색하는 Dataflow 파이프라인을 만듭니다. 파이프라인의 일부로 PII가 아닌 모든 데이터를 BigQuery에 저장하고 모든 Pll 데이터를 보관 정책이 설정된 Cloud Storage 버킷에 저장합니다.

C. 외부 파트너에게 Cloud Storage에 데이터를 업로드하도록 요청 버킷에 대한 버킷 잠금 구성 버킷에서 데이터를 읽는 Dataflow 파이프라인 만들기 파이프라인의 일부로 Cloud DIP(Cloud Data Loss Prevention)를 사용합니다. Pll 데이터를 제거하는 API 결과를 BigQuery에 저장

D. 외부 파트너에게 BigQuery 데이터세트의 모든 데이터를 가져오도록 요청합니다. 데이터 흐름 파이프라인을 만들어 데이터를 새 테이블에 복사합니다. Dataflow 버킷의 일부로 Pll 데이터가 있는 열의 모든 데이터를 건너뜁니다.

A. Cloud Key Management Service(KMS)로 키를 생성합니다. Cloud KMS의 암호화 방법을 사용하여 데이터를 암호화합니다.

B. Cloud Key Management Service(KMS)를 사용하여 키를 만듭니다. 버킷의 암호화 키를 Cloud KMS 키로 설정합니다.

C. GPG 키 쌍을 생성합니다. GPG 키를 사용하여 데이터를 암호화합니다. 암호화된 데이터를 버킷에 업로드합니다.

D. AES-256 암호화 키를 생성합니다. 고객이 제공한 암호화 키 기능을 사용하여 버킷의 데이터를 암호화합니다.

A. pip를 실행한 후 Python을 제거합니다.

B. 패키지 종속성(Python 및 pip)이 설치된 후 소스를 복사합니다.

C. Alpine Linux와 같이 슬림화된 기본 이미지를 사용합니다.

D. Google Container Engine 노드 풀에 더 큰 머신 유형을 사용합니다.

E. 요구사항.txt에서 종속성을 제거합니다.

A. HTTP Expires 헤더는 -1 캐싱 중지로 설정되어야 합니다.

B. 캐싱을 방지하려면 API의 URL을 수정해야 합니다.

C. Cloud Datastore에서 세션 변수를 덮어쓰는 중입니다.

D. 세션 변수는 단일 인스턴스에만 로컬입니다.